import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 给你无向 连通 图中一个节点的引用，请你返回该图的 深拷贝（克隆）。
// 图中的每个节点都包含它的值 val（int） 和其邻居的列表（list[Node]）。

// class Node {
//     public int val;
//     public List<Node> neighbors;
// }

// 测试用例格式：

// 简单起见，每个节点的值都和它的索引相同。例如，第一个节点值为 1（val = 1），
// 第二个节点值为 2（val = 2），以此类推。该图在测试用例中使用邻接列表表示。

// 邻接列表 是用于表示有限图的无序列表的集合。每个列表都描述了图中节点的邻居集。

// 给定节点将始终是图中的第一个节点（值为 1）。
// 你必须将 给定节点的拷贝 作为对克隆图的引用返回。

// 示例 1：
// 输入：adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
// 输出：[[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
// 解释：
// 图中有 4 个节点。
// 节点 1 的值是 1，它有两个邻居：节点 2 和 4 。
// 节点 2 的值是 2，它有两个邻居：节点 1 和 3 。
// 节点 3 的值是 3，它有两个邻居：节点 2 和 4 。
// 节点 4 的值是 4，它有两个邻居：节点 1 和 3 。

// 示例 2：
// 输入：adjList = [[]]
// 输出：[[]]
// 解释：输入包含一个空列表。该图仅仅只有一个值为 1 的节点，它没有任何邻居。

// 示例 3：
// 输入：adjList = []
// 输出：[]
// 解释：这个图是空的，它不含任何节点。

// 示例 4：
// 输入：adjList = [[2],[1]]
// 输出：[[2],[1]]

// 提示：
// 节点数不超过 100 。
// 每个节点值 Node.val 都是唯一的，1 <= Node.val <= 100。
// 无向图是一个简单图，这意味着图中没有重复的边，也没有自环。
// 由于图是无向的，如果节点 p 是节点 q 的邻居，那么节点 q 也必须是节点 p 的邻居。
// 图是连通图，你可以从给定节点访问到所有节点。

// Definition for a Node.
class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;

    public Node() {
        val = 0;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }

    public Node(int _val) {
        val = _val;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }

    public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
        val = _val;
        neighbors = _neighbors;
    }
}

class Solution { // easy dfs
    private final boolean[] visited = new boolean[101];
    // you can replace `Node[]` with `Map<Node,Node>`: K:origin, V:clone
    private final Node[] nodes = new Node[101];

    public Node cloneGraph(Node node) {
        return node == null ? null : dfs(node);
    }

    private Node dfs(Node origin) {
        var id = origin.val;
        // you can replace `visited` array with checking if `nodes[id]` is null
        if (visited[id]) {
            return nodes[id];
        }

        visited[id] = true;
        nodes[id] = new Node(id);
        for (var e : origin.neighbors) {
            nodes[id].neighbors.add(dfs(e));
        }
        return nodes[id];
    }
}
